5. Kết cấu đề tài
2.2.4.3 Xây dựng phương trình hồi quy tuyến tính
Sau khi tiến hành phân tích nhân tố và kiểm định độ tin cậy thang đo, cho ra được các nhân tố cĩ đủ điều kiện để tiến hành hồi quy. Kết quả của phân tích nhân tố chỉ cho biết các nhân tố cĩ ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ của khách hàng, nhưng khơng cho biết cụ thể mức độ ảnh hưởng là bao nhiêu. Vì vậy muốn đo lường xem mức độ tác động của các nhân tố đĩ đến ý định sử dụng dịch vụ sử dụng phân tích hồi quy. Mơ hình hồi quy áp dụng là mơ hình hồi quy đa biến.
Y = β0 + β1 X1 + β2 X2 + β3X3 + β4X4 +e
Trong đĩ:
Y: giá trị ý định sử dụng dịch vụ. Xi: biến độc lập thứ i .
βk: hệ số hồi qui riêng của biến thứ k. e: sai số của phương trình hồi quy.
2.2.4.4 Giả thiết điều chỉnh
H0i: Các nhân tố chính khơng cĩ mối tương quan với ý định sử dụng.
H1: sự dễ sử dụng cảm nhận cĩ tương quan cùng chiều với ý định sử dụng dịch vụ. H2: sự hữu ích cảm nhận cĩ tương quan cùng chiều với ý định sử dụng dịch vụ. H3: sự thuận tiện cảm nhận cĩ tương quan cùng chiều với ý định sử dụng dịch vụ. H4: sự tin cậy cảm nhận cĩ tương quan cùng chiều với ý định sử dụng dịch vụ.
2.2.4.5 Đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính bội
Mơ hình thường khơng phù hợp với dữ liệu thực tế như giá trị R2 thể hiện. Trong tình huống này R2 điều chỉnh được sử dụng để phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mơ hình hồi qui tuyến tính đa biến (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Như vậy, để đánh giá độ phù hợp của mơ hình ta dùng hệ số xác định R2 điều chỉnh.
Bảng 11: Đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính bội
Model R R2 R2 hiệu chỉnh Durbin-Watson 1 0.763(a) 0.582 0.568 2.025
a: biến phụ thuộc ý định sử dụng dịch vụ
trong mơ hình giải thích được 56.8% biến thiên của biến phụ thuộc ý định sử dụng dịch vụ ACB Online. Với giá trị này thì độ phù hợp của mơ hình là cao.
Để cĩ thể suy diễn mơ hình này thành mơ hình của tổng thể ta cần phải tiến hành kiểm định F thơng qua phân tích phương sai.
Bảng 12: Phân tích ANOVA ANOVA Mơ hình Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Mức ý nghĩa. 1 Hồi quy 38.743 4 9.686 41.027 0.000 Dư 27.858 118 0.236 Tổng 66,602 122
(Nguồn: số liệu điều tra 2012)
Theo Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), nếu mức ý nghĩa của kiểm định F bé hơn 0.05 thì bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1. Đối chiếu với kết quả bảng 14 ta thấy mức ý nghĩa là 0.000 bé hơn 0.05. Như vậy mơ hình là phù hợp, điều này cĩ nghĩa là kết hợp của các biến hiện cĩ trong mơ hình cĩ thể giải thích được thay đổi của biến phụ thuộc hay nĩi cách khác cĩ ít nhất một biến độc lập nào đĩ ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.
Như vậy mơ hình hồi qui xây dựng là đảm bảo độ phù hợp, các biến độc lập cĩ thể giải thích tốt cho biến phụ thuộc trong mơ hình, và mơ hình này cĩ thể suy rộng ra cho tổng thể.
2.2.4.6 Kết quả phân tích hồi quy
Phân tích hồi qui bội được thực hiện với bốn biến độc lập bao gồm: sự dễ sử dụng cảm nhận, sự hữu ích cảm nhận, sự thuận tiện cảm nhận, sự tin cậy cảm nhận. Và phân tích được thực hiện bằng phương pháp đưa vào cùng một lúc (Enter). Đây là phương pháp mà SPSS sẽ xử lý tất cả các biến độc lập mà nhà nghiên cứu muốn đưa vào mơ hình.
Bảng 13: Kết quả hồi quy sử dụng phương pháp Enter Mơ hình Hệ số khơng chuẩn hĩa Hệ số chuẩn hĩa t Mức ý nghĩa Thống kê Cộng tuyến B Độ lệch
chuẩn Beta Tolerance VIF
1 (Hằng số) -0.737 0.384 -1.917 0.058 Sự dễ sử dụng cảm nhận 0.300 0.069 0.294 4.331 0.000 0.767 1.303 Sự hữu ích cảm nhận 0.357 0.082 0.303 4.341 0.000 0.727 1.375 Sự thuận tiện cảm nhận 0.274 0.095 0.198 2.881 0.005 0.747 1.339 Sự tin cậy cảm nhận 0.324 0.083 0.259 3.891 0.000 0.798 1.254 a. Biến phụ thuộc: ý định sử dụng dịch vụ
(Nguồn: Số liệu điều tra 2012)
Để đảm bảo các biến độc lập đều thực sự cĩ ảnh hưởng đến biến phụ thuộc, ta tiến hành kiểm định t. Với giả thuyết H0 là hệ số hồi quy của các biến độc lập βk = 0 và với độ tin cậy 95%. Dựa vào kết quả bảng 15, ta cĩ mức ý nghĩa của cả bốn nhân tố đều nhỏ hơn 0.05 nên bác bỏ giả thiết H0 (bốn nhân tố này khơng giải thích được cho biến phụ thuộc) và chấp nhận các giải thiết H1, H2, H3, H4 là cả bốn nhân tố đều cĩ thể giải thích biến thiên của biến phụ thuộc.
Như vậy dựa vào bảng trên ta cĩ phương trình hồi qui thể hiện mối quan hệ giữa ý định sử dụng dịch vụ với sự dễ sử dụng cảm nhận, sự hữu ích cảm nhận, sự thuận tiện cảm nhận, sự tin cậy cảm nhận được thể hiện qua đẳng thức sau:
Y = - 0.737 + 0.3 X1 + 0.357 X2 + 0.274 X3 + 0.324 X4 + e
Trong đĩ:
X2: sự hữu ích cảm nhận X3: sự thuận tiện cảm nhận X4: sự tin cậy cảm nhận e: Sai số ước lượng
Từ phương trình hồi qui tuyến tính, ta cĩ thể thấy ý định sử dụng dịch vụ ACB Online của khách hàng cá nhân chịu tác động của bốn nhân tố. Trong đĩ ý định sử dụng chịu ảnh hưởng bởi sự hữu ích cảm nhận là mạnh nhất.
Sự hữu ích cảm nhận là một nhân tố cĩ ảnh hưởng lớn nhất đến ý dịnh sử dụng dịch vụ với hệ số hồi quy lớn nhất là 0.357 tác động cùng chiều. Từ kết quả hồi quy cĩ β2= 0.357, mức ý nghĩa bé hơn 0.05, nghĩa là trong điều kiện các yếu tố khác khơng thay đổi, khi mức độ hữu ích cảm nhận tăng lên 1 đơn vị thì ý định sử dụng dịch vụ tăng lên tương ứng là 0.357 đơn vị.
Sau nhân tố sự hữu ích cảm nhận thì nhân tố sự tin cậy cảm nhận là nhân tố thứ hai ảnh hưởng lớn đến ý định sử dụng dịch vụ. Dấu dương của hệ số β4 cĩ ý nghĩa mối quan hệ giữa nhân tố sự tin cậy cảm nhận và ý định sử dụng dịch vụ cĩ mối quan hệ cùng chiều. Từ kết quả hồi quy cĩ β4 = 0.324 và mức ý nghĩa < 0.05, nghĩa là nghĩa là trong điều kiện các yếu tố khác khơng thay đổi, khi mức độ tin cậy cảm nhận tăng lên 1 đơn vị thì ý định sử dụng dịch vụ tăng lên tương ứng là 0.324 đơn vị.
Với cách giải thích tương tự cho hai nhân tố sự dễ sử dụng cảm nhận và sự thuận tiện cảm nhận đều cĩ mối quan hệ cùng chiều với ý định sử dụng dịch vụ bởi cĩ hệ số β1 và β3 đều dương, lần lượt là 0.3 và 0.274. Nghĩa là nghĩa là trong điều kiện các yếu tố khác khơng thay đổi, khi mức độ dễ sử dụng cảm nhận tăng lên 1 đơn vị thì ý định sử dụng dịch vụ cũng tăng lên 0.3 đơn vị và khi mức độ thuận tiện cảm nhận tăng lên 1 đơn vị thì ý định sử dụng tăng lên tương ứng là 0.274 đơn vị.
Ngồi ra để đảm bảo mơ hình cĩ ý nghĩa, ta cần tiến hành kiểm tra thêm về đa cộng tuyến và tự tương quan.
cộng tuyến ta căn cứ trên độ chấp nhận của biến (Tolerance) và hệ số phĩng đại phương sai (Variance inflation factor – VIF). Kết quả phân tích hồi quy sử dụng phương pháp Enter, cho thấy hệ số phĩng đại phương sai VIF khá thấp, giá trị cao nhất 1.375. Và độ chấp nhận của biến (Tolerance) khá cao, giá trị thấp nhất 0.727. Hệ số phĩng đại phương sai VIF nhỏ hơn 10 và độ chấp nhận của biến (Tolerance) lớn hơn 0,1 nên cĩ thể bác bỏ giả thuyết mơ hình bị đa cộng tuyến.
Tra bảng thống kê Durbin-Watson với số mẫu quan sát bằng 123 và số biến độc lập là 4 ta cĩ du = 1.76 Như vậy, đại lượng d nằm trong khoảng (du, 4 – du) hay trong khoảng (1.76 ; 2.24) thì ta cĩ thể kết luận các phần dư là độc lập với nhau. Kết quả kiểm định Durbin – Waston cho giá trị d = 2.022 nằm trong khoảng cho phép. Ta cĩ thể kết luận khơng cĩ hiện tượng tự tương quan trong mơ hình.
Như vậy kết quả mơ hình hồi quy cho ra bốn biến độc lập: sự dễ sử dụng cảm nhận, sự hữu ích cảm nhận,s ự thuận tiện cảm nhận, sự tin cậy cảm nhận cĩ tác động đến biến phụ thuộc ý định sử dụng dịch vụ được kiểm chứng là phù hợp và cĩ thể suy rộng ra cho tổng thể tồn bộ khách hàng cá nhân trên địa bàn thành phố Huế.
2.2.5 Kiểm định giá trị trung bình